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以下是新标签-数据隐私相关的文章

2026-02-01
减少AI中的隐私泄露：两种实现语境完整性的方法本文探讨了在人工智能（AI）系统中保护用户隐私的关键挑战，重点介绍了两种基于Helen Nissenbaum语境完整性（Contextual Integrity, CI）框架的方法。研究人员提出了利用CI原则来评估和减轻AI模型（尤其是大型语言模型）在训练和使用过程中数据泄露的风险，旨在平衡AI的效用与用户的隐私期望。
- 2026-02-01
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-01-31
安全警报：约250份恶意文档可被用于绕过安全过滤器安全研究人员发现，大约250份恶意文档能够绕过先进的安全过滤系统，对用户构成严重威胁。这些文档利用了巧妙的编码和结构缺陷，成功欺骗了企业部署的过滤器，使其将有害内容识别为安全文件。这种新型攻击手法揭示了当前AI驱动的安全工具在识别复杂恶意代码方面的潜在弱点，需要立即采取措施加强防护。专家警告，如果不及时修补这些漏洞，组织将面临数据泄露和系统入侵的风险。
- 2026-01-31
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2026-01-30
AI玩具暴露了5万条与儿童的聊天记录，任何拥有Gmail账户的人都能访问安全研究人员发现，AI聊天玩具公司Bondu的家长管理门户网站存在严重漏洞，任何使用Gmail账户登录的人都可以访问超过5万条儿童与玩具的私密聊天记录。这些数据包含了孩子的个人信息和喜好，引发了对AI儿童产品隐私和安全性的严重担忧。
- 2026-01-30
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- AI新闻/评测
- AI工具应用